spss 指数平滑法 sig值怎么看

spss 指数平滑法 sig值怎么看,第1张

上面那张表的sig值是检验序列总体是否独立,大于005,说明不拒绝原假设,序列总体独立;下面那张表是检验参数是否为0,原假设为参数为0,因此sig越小,小于005,拒绝原假设,代表参数不为0成立,即参数检验通过,可以直接用;出现这种结果就说明模型是比较适合的,拟合效果较好;

F的数值是对模型做的F检验的结果。df是模型的自由度,且df1+df2=样本数,该部分并无实际意义。sig是F检验的概率值,也叫P值。

拟拼音nǐ注音ㄋ一ˇ

部首扌部部外笔画4画总笔画7画

五笔RNYW仓颉QVIO郑码DZOD四角58000

结构左右电码2362区位3666统一码62DF

笔顺一丨一フ丶ノ丶

基本解释

基本字义

拟(拟)nǐ(ㄋ一ˇ)

1、打算:拟去信联系。拟议。

2、初步设计编制或起草:拟定。拟订。草拟。

1、在spss上把问卷要分析项目的总分算出来。

2、这个时候,需要对总分进行排序。

3、这一步就对排序的总分进行分组,即取高分组27%和低分组27%,分别命名为1和2组。

4、跟低分组一样,高分组也进行分组命名。

5、选择分析窗口,点击比较均值里面的独立样本T检验这个选项。

6、等准备好高低分组检验以后,点击确定即可用项目区分度分析了。

校正模型自由度df=71个,这个是总的,只有这么多。
而各项自由度总计=1+5+11+55=72个。
误差项自由度=校正模型自由度-各项自由度总计=71-72=-1。
统计分析中没有-1这个自由度概念,所以表中显示为0,也即误差项中存在零自由度。
误差项自由度为0了,之后的数据就都无法计算啦,就出现了表中的全是点的结果。
解决方法:
1 只做主效应,不做交互。
指定模型中不要选全因子,而选设定,然后把高校、专业两项选到右边框中。
这样就没有高校专业这一项啦,光这一项就占了55个自由度啦!
2 如果必须要做交互,那就只能多做些平行实验了,把校正模型总的自由度提高些。

1、第一步:将数据录入到SPSS的数据视图中,这一步与前面t检验相同,输入数据后,选择分析→比较均值→单因素ANOVA

2、第二步:点击后,出现下图的单因素方差分析的窗口,将value→因子,group→因变量列表

3、第三步:点击选项出现线面单因素ANOVA的窗口,其中勾选方差同质性检验后,点击继续,确定后,即可在结果中看到方差齐性的结果,

4、第四步:结果,如下图所示,我们看到Levene检验的结果,知显著性为0382,即P>005,差异无统计学意义,表示方差齐,

spss线性回归分析结果解读是首先看方差分析表对应的sig是否小于005,如果小于005,说明整体回归模型显著,再看下面的回归系数表,如果这里的sig大于005,就说明回归模型不显著,下面的就不用再看了。

看具体回归系数表中每个自变量 对应的sig值,如果sig小于005,说明该自变量对因变量有显著预测作用,反之没有作用。

软件功能:

它最突出的特点就是 *** 作界面极为友好,输出结果美观漂亮。它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来,使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能,对话框展示出各种功能选择项。

用户只要掌握一定的Windows *** 作技能,精通统计分析原理,就可以使用该软件为特定的科研工作服务。SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据,数据接口较为通用,能方便的从其他数据库中读入数据。

spss差异性分析的做法如下:

1、首先,分别把这两组数据分别设为x和y,打开SPSS,点击左下角的Variable  View选项卡,在Name列那里的第一行输y,第二行输x,返回Data View选项卡,输入对应的数据。

2、然后,进行数据分析,分别把y和x选进各自的对话框,然后按ok,在输出窗口中看到Coefficients这个表,然后看最右边的那个Sig列,看x对应的Sig值,若这个sig值比你之前所设定的a值大,则认为这两组数不存在显著性差异,若这个sig值比你之前所设定的a值小,则认为这两组数存在显著性差异。

3、举个例子,如果你预先设定的a=005,求得的sig=0000,则0000<005,故应拒绝原假设(原假设一般为设它们之间无差异),认为这两组数有显著性差异。

扩展资料:

当数据之间具有了显著性差异,就说明参与比对的数据不是来自于同一总体(Population),而是来自于具有差异的两个不同总体,这种差异可能因参与比对的数据是来自不同实验对象的,比如一些一般能力测验中,大学学历被试组的成绩与小学学历被试组会有显著性差异。

也可能来自于实验处理对实验对象造成了根本性状改变,因而前测后测的数据会有显著性差异。

F检验说明你的众多自变量和你的因变形是有显著性影响的,可以做回归分析。
但是并不是说每一个自变量都和因变量有显著性影响,所以要对每一个自变量T检验,T检验不合格说明该自变量对因变量没有显著性影响,一般做法是用逐步回归删除变量。
出现这种情况你也可以检验下是不是出现了多重共线性。


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